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📜  Pandas.replace()

📅  最后修改于: 2020-10-29 03:08:39             🧑  作者: Mango

Pandas DataFrame.replace()

Pandas replace()是一个非常丰富的函数，用于替换DataFrame中的字符串，正则表达式，字典，列表和序列。 DataFrame的值可以动态替换为其他值。它能够使用Python regex(正则表达式)。

它与.loc或.iloc更新不同，后者需要您使用一些值指定要更新的位置。

句法：

DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None)

参数：

  • to_replace：定义一个我们要在数据框中替换的模式。
  • value：它是一个用于填充DataFrame中的孔的值(例如0)，或者是一个值的字典，它指定要用于每一列的值(不在字典中的列将不被填充)。它还允许使用正则表达式，字符串和列表或字典等对象。
  • inplace：如果为True，则将其替换到位。

注意：它还将修改此对象的任何其他视图(例如，DataFrame中的列)。如果为True，则返回调用方。

  • limit：它定义了向前或向后填充的最大尺寸差距。
  • regex：检查是否将to_replace和/或value解释为正则表达式。如果为True，则to_replace必须为字符串。否则， to_replace必须为None，因为此参数将被解释为正则表达式或正则表达式的列表，字典或数组。
  • method：当to_replace是列表时，它是用于替换的方法。

返回：替换后返回DataFrame对象。

范例1：

import pandas as pd
info = pd.DataFrame({'Language known': ['Python', 'Android', 'C', 'Android', 'Python', 'C++', 'C']},
index=['Parker', 'Smith', 'John', 'William', 'Dean', 'Christina', 'Cornelia'])
print(info) 
dictionary = {"Python": 1, "Android": 2, "C": 3, "Android": 4, "C++": 5}
info1 = info.replace({"Language known": dictionary})
print("\n\n")
print(info1)

输出量

           Language known
Parker        Python
Smith         Android
John          C
William       Android
Dean          Python
Christina     C++
Cornelia      C



             Language known
Parker         1
Smith          4
John           3
William        4
Dean           1
Christina      5
Cornelia       3

范例2：

下面的示例在DataFrame中用另一个值替换一个值。

import pandas as pd
info = pd.DataFrame({
    'name':['Parker','Smith','John'],
    'age':[27,34,31],
    'city':['US','Belgium','London']
})
info.replace([29],38)

输出量

     name       age       City
0    Parker      27         US
1    Smith       34         Belgium
2    John        38         London

范例3：

下面的示例替换了dict中的值：

import pandas as pd
info = pd.DataFrame({
    'name':['Parker','Smith','John'],
    'age':[27,34,31],
    'city':['US','Belgium','London']
})
info.replace({
    34:29,
    'Smith':'William'
})

输出量

    name        age     City
0    Parker      27       US
1    William     29       Belgium
2    John        31       London

范例4：

以下示例替换了正则表达式中的值：

import pandas as pd
info = pd.DataFrame({
    'name':['Parker','Smith','John'],
    'age':[27,34,31],
    'city':['US','Belgium','London']
})
info.replace('Sm.+','Ela',regex=True)

输出量

    name       age      City
0    Parker     27        US
1    Ela        34        Belgium
2    John       31        London